王超的星载合成孔径雷达干涉测量，是SAR干涉测量的较好著作。

大深径比微小孔径测量仪 校准规范

子孔径划分是提高BP算法效率的基本途径,如何对其孔径进行划分以及如何确定各子图像分辨率,将直接决定算法的效率.本文从频域带宽和距离误差两方面分析图像分辨率选取的限制条件,并得到了一个统一的关于孔径长度和分辨率的条件.然后基于这一条件阐述了超宽带信号条件下如何通过选取分辨率和对子孔径进行划分以达到最高的计算效率,并依此条件提出了多级多分辨快速后向投影成像算法(MSMRBP)以适应非均匀孔径的成像条件.最后给出了外场实验结果以证明本文结论的正确性.

InSAR_Principles--Guidelines_for_SAR_Interferometry_processing是欧空局出版的一部关于合成孔径雷达干涉测量的书，很好

为了研究大数值孔径物镜下角向偏振光聚焦特性，提高激光扫描共聚焦显微镜的分辨率，根据Richards和Wolf矢量衍射理论建立计算模型，分析大数值孔径物镜下角向偏振光及经过0~2 π 相位调制的角向偏振光的聚焦光斑。经过0~2 π 相位调制的角向偏振光的聚焦光斑为实心光斑；该光斑的半峰全宽比径向偏振光光斑的半峰全宽小17.6%，比圆偏振光光斑的半峰全宽小11.6%。计算结果表明，经过0~2 π 相位调制的角向偏振光光斑作为激光扫描共聚焦显微镜的激发光，可以提高其分辨率。

弹载大斜视合成孔径雷达成像算法

提出一种基于二维经验模态分解(BEMD)的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法。BEMD可以从原始SAR图像提取多层次的二维固态模函数(BIMF),它们可以更好地描述目标的细节信息,因此联合原始SAR图像及其多层次BIMF,可以为后续的分类决策提供更多有益信息。采用支持向量机(SVM)对原始SAR图像以及各个层次的BIMF进行决策,然后基于Bayesian理论对各个SVM输出的结果进行有效融合,从而获得更为稳健的识别结果。基于MSTAR数据集设置几种典型的实验条件,对本文方法进行性能测试,结果验证本文方法相比几类现有SAR目标识别方法更具有性能优势。

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针对运用压缩感知理论对ISAR目标成像时不同目标所需观测维数和积累时间不同的问题，提出了一种基于压缩感知的稀疏孔径认知ISAR高分辨成像方法。在对目标稀疏特性认知的基础上，构建了基于目标横向稀疏度和观测积累时间的随机观测矩阵，并给出了成像质量评估标准，实现了对有限雷达资源条件下ISAR目标的高分辨认知成像。仿真结果表明，利用该方法成像，不仅可以减少雷达成像发射脉冲数，而且可以有效减少目标成像的时间，同时还能获得高质量的目标ISAR像。

合成孔径雷达图像处理是近几年发展起来的新兴学科，是当今发展国民经济和国防建设的一个重要学科。它涉及雷达成像的物理机理及其数据的数学特征、图像处理的各种先进技术以及它的应用领域（如测绘、海态等）的特殊性质。本书系统地论述了合成孔径雷达图像处理必不可少的基本原理和技术。首先解释在辐射作用下传播现象和物质相互作用的物理基本知识，以及有关雷达运行及其支持平台的基本知识；然后讨论在统计意义上描述具有非常特殊的性质的雷达信号的数学模型，以及一些有用的性质；最后论述在应用中需要的一些专门的图像处理方法，包括检测、识别、分类和解译等。 本书既是一部前沿学科的专著，同时也是近几年法国相关领域的研究生使用的教材。本书可以作为高等院校信号与图像处理、雷达信号处理、遥感信息处理等领域的研究生的教材或参考书，也可以作为在这些领域从事相关工作的科技人员的入门书。